Детализированные цифровые карты рака позволяют врачу лучше прогнозировать результаты лечения пациентов. Алгоритм искусственного интеллекта намного эффективнее ручной оценки специалистом, у которого на столь детальную проработку просто нет времени.

Ученые из Юго-Западного медицинского центра Университета Техаса разработали метод искусственного интеллекта под названием ConvPath, который идентифицирует раковые клетки опухоли на цифровых изображениях. ИИ классифицирует различные типы клеток и оценивает их пространственное распределение.

Последний фактор очень важен для определения особенностей роста и развития опухоли. Также пространственное распределение указывает на взаимосвязь очага рака с микроокружением и иммунной реакцией организма.

Ручная идентификация этих клеток на снимке — чрезвычайно трудоемкий для врача процесс, поэтому обычно оценивается только наиболее репрезентативные области. Такой подход предполагает, что некоторые важные детали могут быть упущены.

ИИ выполняет всю работу автоматически и предоставляет врачу «карту» рака для постановки диагноза. На изображении это средний слой. На верхнем срезе представлен снимок опухоли, а на нижнем — схематичное распределение различных типов клеток.

Применение ИИ улучшает скорость и точность при постановке диагноза, позволяет выбрать наиболее эффективный план лечения. Например, изучить потенциал иммунотерапии для конкретного пациента.

Пока авторы не сообщают, когда метод планируется к внедрению в клиническую практику. Применение ConvPath снизит нагрузку на специалистов и повысит точность диагностики и лечения.